論文の概要: That is a Known Lie: Detecting Previously Fact-Checked Claims

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.06058v1
• Date: Tue, 12 May 2020 21:25:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-03 18:32:39.657456
• Title: That is a Known Lie: Detecting Previously Fact-Checked Claims
• Title（参考訳）: それは既知の嘘だ:以前に事実確認された主張を検知する
• Authors: Shaden Shaar, Giovanni Da San Martino, Nikolay Babulkov, Preslav Nakov
• Abstract要約: 多数の事実確認済みのクレームが蓄積されている。 政治家は、自分の好きな言葉、真実か偽かを繰り返し繰り返すのが好きだ。 この努力を節約し、すでに事実確認済みのクレームの無駄な時間を省くことが重要です。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.30218503006579
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The recent proliferation of "fake news" has triggered a number of responses, most notably the emergence of several manual fact-checking initiatives. As a result and over time, a large number of fact-checked claims have been accumulated, which increases the likelihood that a new claim in social media or a new statement by a politician might have already been fact-checked by some trusted fact-checking organization, as viral claims often come back after a while in social media, and politicians like to repeat their favorite statements, true or false, over and over again. As manual fact-checking is very time-consuming (and fully automatic fact-checking has credibility issues), it is important to try to save this effort and to avoid wasting time on claims that have already been fact-checked. Interestingly, despite the importance of the task, it has been largely ignored by the research community so far. Here, we aim to bridge this gap. In particular, we formulate the task and we discuss how it relates to, but also differs from, previous work. We further create a specialized dataset, which we release to the research community. Finally, we present learning-to-rank experiments that demonstrate sizable improvements over state-of-the-art retrieval and textual similarity approaches.
• Abstract（参考訳）: 近年の「フェイクニュース」の普及は、いくつかの手動の事実チェックイニシアチブの出現など、多くの反応を引き起こしている。 その結果、多くの事実チェックされた主張が蓄積され、ソーシャルメディアにおける新たな主張や政治家による新たな声明が、信頼できる事実チェック組織によって既に事実チェックされている可能性が高まっている。 手動の事実チェックは非常に時間がかかる(かつ完全に自動的な事実チェックには信頼性の問題がある)ため、この労力を節約し、すでに事実チェック済みの主張に時間を費やすことを避けることが重要である。 興味深いことに、タスクの重要性にもかかわらず、これまで研究コミュニティからは無視されてきた。 ここではこのギャップを埋めることを目指しています。 特に、タスクを定式化し、それがどのように関連しているかを議論するが、以前の作業とは異なっている。 さらに専門的なデータセットを作成し、研究コミュニティにリリースします。 最後に、最先端検索とテキスト類似性アプローチの大幅な改善を実証する学習 to ランク実験を提案する。

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